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摘要：為啥做這個(gè)花了萬玩區(qū)塊鏈游戲，我覺得智能合約還是有點(diǎn)靠譜的要從這篇文章說起，之前幫拿數(shù)據(jù)的時(shí)候，就在想。 為啥做這個(gè)? 花了600萬玩區(qū)塊鏈游戲，我覺得智能合約還是有點(diǎn)靠譜的 要從這篇文章說起，之前幫nick拿數(shù)據(jù)的時(shí)候，就在想。既然 eth的所有數(shù)據(jù)都是公開的，那我是不是可以把所有的鏈上游戲的交易數(shù)據(jù)都拿下來，然后看看， 針對(duì)所有游戲來說 有多少人玩了區(qū)塊鏈游戲？ 有多少人賺了錢？...
摘要：安裝請(qǐng)先確保已經(jīng)安裝配置加入后面的要去掉擴(kuò)展引用文件所在目錄心跳檢查時(shí)間，若為則不檢查，但如果有修改，需重啟運(yùn)行加載時(shí)，會(huì)先查找內(nèi)所有文件，并解析解析的內(nèi)容會(huì)常駐內(nèi)存，在代碼中和調(diào)用的值一樣的形式去調(diào)用設(shè)置文件方法，只有和兩個(gè)方法 安裝：git clone https://github.com/laruence/y...請(qǐng)先確保已經(jīng)安裝git)cd yaconfphpize./conf...
摘要：實(shí)際工作中，我們經(jīng)常導(dǎo)出報(bào)表的需求，當(dāng)導(dǎo)出數(shù)據(jù)量過大的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇到超時(shí)和內(nèi)存溢出的問題。解決方案一超時(shí)可用解決。獲取數(shù)據(jù)，根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯，去數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVBkaI); 實(shí)際工作中，我們經(jīng)常導(dǎo)出報(bào)表的需求，當(dāng)導(dǎo)出數(shù)據(jù)量過大的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇到超時(shí)和內(nèi)存溢出的問題。 解決方案一 超時(shí)可用: set_t...
摘要：在大數(shù)據(jù)推薦算法中，經(jīng)常使用大規(guī)模邏輯回歸算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。在用方法解稀疏邏輯回歸問題時(shí)，每一步迭代需要計(jì)算損失函數(shù)的虛梯度作為下降方向。 在大數(shù)據(jù)推薦算法中，經(jīng)常使用大規(guī)模邏輯回歸算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。在用owlqn方法解稀疏邏輯回歸問題時(shí)，每一步迭代需要計(jì)算損失函數(shù)f(w)的虛梯度作為下降方向。請(qǐng)問下面哪一個(gè)是虛梯度的計(jì)算公式？ showImg(https://segmentfaul...
摘要：但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的許多細(xì)節(jié)并未過分深入比如層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù)的設(shè)定，過擬合等，初建的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上和真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)還是有一定差距的。和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中其他層不同，輸出層的神經(jīng)元一般不會(huì)有激活函數(shù)，最后的輸出層大多用于表示分類評(píng)分值。 【DL-CV】激活函數(shù)及其選擇【DL-CV】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在介紹了線性分類器，激活函數(shù)，損失函數(shù)，反向傳播這些基礎(chǔ)的原理后，已經(jīng)可以嘗試自行搭建像樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。但是由...
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